基于多尺度信息熵特征的数据流快速聚类研究

由于数据流规模较大,产生和更新的速度较快,因此数据流中有价值的信息很难被充分挖掘。针对这种情况,研究一种基于多尺度信息熵特征的数据流快速聚类方法。对数据流实施降维和标准化处理,提取数据流的多尺度特征,包括压缩比数、数据流平均值、数据流峰值以及数据流峭度。计算多尺度特征的信息熵权重,选取数据流快速聚类中心,将数据流样本划分给聚类中心,完成数据流快速聚类。实验结果表明,所研究聚类方法的聚类质量系数均大于0.9,说明该方法的聚类能力更强。

基于边缘计算与区块链融合的智慧用电平台的研究与设计

近年来电力行业大力开展智能电网建设,新技术的融合应用成为智能电网的发展趋势。从电网用电侧实际业务需求出发,设计了基于边缘计算与区块链融合的智慧用电平台,该平台在传统平台上将区块链技术与边缘计算进行融合应用,将原有中心化的模式向去中心化模式转变,通过下沉采集和计算压力,减轻云端计算负荷、降低网络压力,提升用电数据采集和高效应用能力;同时用区块链技术赋能边缘计算,实现协同、安全可信和数据共享。阐述了智慧用电平台的总体技术架构以及云端、边端边缘节点、边端区块链的具体技术架构、平台逻辑架构、业务应用架构和总体数据架构。在完成平台架构设计的基础上,梳理了用电平台中智能费控、多方电费对账、智慧台区的具体业务逻辑,并提出了对应的设计方案和实现流程。该平台可以满足高实时性电费计算、用电检查、线损分析、电压质量监测等精益化用电管理需求,更好地服务于现代供电服务体系和多样互动的用电体系建设。